dots.ocr - un modèle d'analyse de documents multilingues open source du Little Red Book hi lab

Qu'est-ce que dots.ocr ?

dots.ocr est un modèle d'analyse de documents multilingues mis à disposition par Little Red Book hi lab, basé sur un modèle de langage visuel (VLM) de 1,7 milliard de paramètres, qui permet de détecter efficacement la mise en page des documents et de reconnaître leur contenu tout en maintenant un bon ordre de lecture. dots.ocr prend en charge plusieurs langues, analyse le texte, les tableaux, les formules et les images, et offre une vitesse d'inférence rapide et des performances inégalées dans l'industrie ! . Le modèle peut répondre de manière flexible à différentes tâches d'analyse de documents en basculant simplement entre les invites d'entrée et les sorties dans une variété de formats, y compris JSON et Markdown. dots.ocr excelle dans l'analyse de petites langues et la reconnaissance de formules, et convient à un large éventail de scénarios, tels que la recherche académique, le traitement de documents financiers, et l'analyse de matériel éducatif.

Principales fonctions de dots.ocr

• Prise en charge multilingue et analyse de contenu diversifiéLe logiciel dots.ocr peut traiter des documents dans plusieurs langues et analyser avec précision le texte, les tableaux, les formules, les images et d'autres éléments afin de répondre aux besoins d'extraction de contenu dans différents scénarios.
• Mise en page unifiée et gestion du contenuLe modèle intègre la détection de la mise en page et la reconnaissance du contenu des documents, ce qui permet d'identifier automatiquement les différentes régions et de maintenir un ordre de lecture raisonnable, évitant ainsi le problème de la séparation de la mise en page et du contenu dans les méthodes traditionnelles.
• Raisonnement efficace et capacités de traitement à grande échelleLe modèle de langage visuel est basé sur 1,7 milliard de paramètres, avec une inférence de modèle rapide, adaptée au traitement de documents à grande échelle, et capable de répondre efficacement aux besoins d'analyse syntaxique d'un grand nombre de documents.
• Changement de tâche flexibleLe modèle d'analyse de l'information est un outil de gestion de l'information qui permet de passer facilement d'une tâche à l'autre, comme la détection de la mise en page, la reconnaissance du contenu, l'analyse de la formule, etc.
• Formats de sortie polyvalentsIl prend en charge différents formats de sortie tels que JSON, Markdown, etc. Il fournit des images de visualisation de la mise en page, ce qui permet aux utilisateurs de suivre le processus en fonction de leurs besoins.
• Avantages de l'analyse des petites languesLe modèle donne de bons résultats dans l'analyse des documents en petites langues et peut traiter avec précision le contenu en petites langues pour répondre aux besoins d'analyse des documents dans un environnement multilingue.

Le site officiel de dots.ocr se trouve à l'adresse suivante

• Dépôt GitHub: : https://github.com/rednote-hilab/dots.ocr
• Bibliothèque de modèles HuggingFace: : https://huggingface.co/rednote-hilab/dots.ocr
• Démonstration de l'expérience en ligne: : https://dotsocr.xiaohongshu.com/

Comment utiliser dots.ocr

• Visitez l'expérience en ligneLes services d'aide à la décision : Visitez dots.ocr pour connaître l'adresse de l'expérience de démonstration.
• Télécharger un documentCliquez sur le bouton "Charger un fichier" et sélectionnez le fichier PDF ou le fichier image que vous souhaitez analyser.
• Sélectionner une tâcheLes tâches sont sélectionnées en fonction des besoins, comme la détection de la mise en page, la reconnaissance du contenu, l'analyse des formules ou l'extraction des tableaux.
• commencer l'analyseCliquez sur le bouton "Start Parsing" et le modèle traitera automatiquement le document.
• Voir les résultatsUne fois l'analyse terminée, sélectionnez un autre format de sortie.
• Télécharger ou copier les résultatsCliquez sur le bouton "Télécharger" ou "Copier" pour enregistrer ou utiliser les résultats.

Principaux avantages de dots.ocr

• Haute performance et avantage d'un petit modèleLe nombre de paramètres du modèle n'est que de 1,7 milliard, avec des performances de pointe, une vitesse d'inférence rapide et une faible consommation de ressources.
• Expertise en matière de multilinguisme et de petites languesPrise en charge de nombreuses langues courantes et excellentes performances dans l'analyse de documents dans de petites langues, avec un large éventail d'applications.
• Adaptabilité des tâchesLe passage d'une tâche à l'autre en tapant simplement le mot repère est adaptable sans qu'il soit nécessaire de réentraîner ou d'ajuster l'architecture du modèle.
• Mise en page et traitement du contenu unifiés :L'intégration de la détection de la mise en page et de la reconnaissance du contenu dans un modèle unique évite le problème de la séparation de la mise en page et du contenu dans les méthodes traditionnelles et garantit la cohérence des résultats de l'analyse syntaxique.
• Diverses sorties et visualisationsIl est possible d'utiliser plusieurs formats de sortie et de fournir des images de visualisation de la mise en page pour faciliter la compréhension visuelle et le traitement ultérieur.
• Source ouverte et soutien de la communautéLe système de gestion de l'information (SGI) : code source ouvert et documentation détaillée à l'intention des développeurs pour faciliter le développement secondaire et la personnalisation, avec une communauté active.

Destinataires de dots.ocr

• Chercheurs et universitairesdots.ocr : dots.ocr analyse rapidement les formules et les diagrammes dans la littérature académique, aidant les chercheurs à accéder efficacement aux informations clés et à accélérer la recherche académique.
• Praticiens du secteur financierLes analystes financiers et les responsables de la conformité automatisent l'extraction de données et de tableaux à partir de rapports financiers, améliorant ainsi l'efficacité de l'analyse des données financières et des contrôles de conformité.
• Éducateurs et étudiantsLes enseignants et les étudiants utilisent dots.ocr pour analyser les manuels scolaires et les copies d'examen afin de soutenir l'enseignement et l'apprentissage, et de promouvoir les technologies de l'information dans l'éducation.
• Gestionnaires de documents internesLes cadres d'entreprise et les chefs de projet traitent les comptes rendus de réunions et les rapports de projets, en extrayant les informations clés et en optimisant les processus de gestion des documents.
• Développeurs et missions techniquesÉquipe : les développeurs intègrent le modèle dans l'application afin d'obtenir une fonctionnalité d'analyse des documents et de répondre à divers besoins de développement.